瑞安·罗西（Ryan A.Rossi）。；大卫·F·格莱奇（David F.Gleich）。；阿瑟夫·H·盖布雷梅丁。 并行最大团算法及其在网络分析中的应用。 （英语） Zbl 1323.05103号 SIAM J.科学。计算。 37，第5号，C589-C616（2015）. 摘要：我们提出了一种用于大型稀疏图的快速并行最大团算法，该算法旨在利用社会和信息网络的特性。该方法在实际网络中显示了大致线性的运行时扩展，范围从1000万到1亿个节点。在一个有18亿条边的社交网络上进行的测试中，该算法在大约20分钟内找到了最大的群组。该算法的核心是采用一种分枝定界策略和新颖而积极的修剪技术。修剪技术包括结合使用顶点的核心数和良好的初始启发式解决方案，以删除绝大多数搜索空间。此外，搜索树的探索是并行的。在搜索过程中，进程会立即传达对最大集团大小的上限和下限的更改。这种信息交换有时会导致超线性加速，因为具有较大搜索空间的任务可以被其他进程修剪。我们使用两个不同的网络分析问题演示了算法对应用程序的影响：计算动态网络中的时间强分量和确定大规模网络节点的压缩友好排序。 引用于7文件 MSC公司： 05C69号 具有特殊性质的顶点子集（支配集、独立集、集团等） 05C82号 小世界图形、复杂网络（图形理论方面） 05C85号 图形算法（图形理论方面） 05C90年 图论的应用 90C27型 组合优化 关键词：并行最大团算法；分叉装订；网络分析；时间强分量；图形压缩 软件：UbiCrawler浏览器；WebGraph（网络图表）；算法457；DIMACS公司；IsoRank公司；记录仪；最大客户动态 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.A.Rossi}等人，SIAM J.Sci。计算。37，5号，C589--C616（2015；Zbl 1323.05103） 全文： DOI程序 参考文献： [1] N.K.Ahmed、F.Berchmans、J.Neville和R.Kompella，{社交网络活动图的基于时间的采样}，《第八届图形挖掘与学习研讨会论文集》（MLG’10），美国计算机学会，华盛顿特区，2010年，第1-9页。 [2] V.Batagelj和M.Zaversnik，网络核分解的{it An\（o（M）\）算法}，arXiv:03100492003·Zbl 1284.05252号 [3] S.Bhadra和A.Ferreira，{演化图中连通组件的复杂性和动态网络中多播树的计算}，载于ADHOC-NOW 2003年会议录，计算讲义。科学。2865，Springer，纽约，2003年，第259-270页。 [4] P.Boldi、B.Codenotti、M.Santini和S.Vigna，{\it UbiCrawler:一个可扩展的完全分布式网络爬虫}，Softw。实际。专家。，34（2004），第711-726页。 [5] P.Boldi、M.Rosa、M.Santini和S.Vigna，{分层标签传播：压缩社交网络的多分辨率无坐标排序}，《第20届国际互联网会议论文集》，ACM，纽约，2011年，第587-596页。 [6] P.Boldi和S.Vigna，{\it网络图框架I:压缩技术}，《第13届国际互联网会议论文集》，ACM，纽约，2004年，第595-602页。 [7] P.Boldi和S.Vigna，{万维网代码}，互联网数学。，2（2005），第407-429页·Zbl 1101.94013号 [8] I.M.Bomze、M.Budinich、P.M.Pardalos和M.Pelillo，{最大团问题}，收录于《组合优化手册》4，D.-Z.Du和P.Pardallos，eds.，Springer，纽约，1999年，第1-74页·兹比尔1253.90188 [9] C.Bron和J.Kerbosch，{it Algorithm 457:求无向图的所有团}，美国通信协会，16（1973），第575-577页·Zbl 0261.68018号 [10] G.Buehrer和K.Chellapilla，{\it一种可扩展的模式挖掘方法，用于社区的web图形压缩}，《web搜索和web数据挖掘国际会议论文集》（WSDM2008），ACM，纽约，2008年，第95-106页。 [11] CAIDA，{\it Skitter}，软件可从\burlhttp://caida.org/tools/measument/skitter/。 [12] M.Charikar，{寻找图中稠密分量的贪婪近似算法}，《第三届组合优化近似算法国际研讨会论文集》（APPROX'00），Springer-Verlag，纽约，柏林，2000年，第84-95页·Zbl 0976.05062号 [13] 程建华，柯义勇，傅华清，于建新，朱立群，{在大规模网络中寻找最大团}，ACM Trans。数据库系统。，36 (2011), 21. 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